Selfhostllm.org
计算 GPU 内存要求和最大并行请求,用于自行忏悔的 zxq6 推论这种说法。支持Llama,Quen,DeepSeek…
概述
Selfhostllm.org 是一款归入「模型 API 与开发平台」方向的 AI 工具,官网为 selfhostllm.org。官网标题为“SelfHostLLM - GPU Memory Calculator for LLM Inference”。
官网对产品的描述是:计算 GPU 内存要求和最大并行请求,用于自行忏悔的 zxq6 推论这种说法。支持Llama,Quen,DeepSeek,Mistr忏悔等等)。高效规划你的AI基础设施。(原文:Calculate GPU memory requirements and max concurrent requests for self-hosted LLM inference. Support for Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral and more. Plan your AI infrastructure efficiently.)
首页还提到:与其它用户共享此链接以加载相同的配置:示例:14GB(7B型)×0.5(Zxq忏悔))=7GB
说明:本页内容基于 2026 年 10 月对 selfhostllm.org 首页的抓取整理,非官方文档,具体以官网为准。
功能
- QQ 共享配置(📤 Share Configuration)
- 最大并行请求如何计算(📊 How Max Concurrent Requests is Calculated)
- GPU性能如何估计(⚡ How GPU Performance is Estimated)
- 模型重量被装入一次,并留在记忆中。
- 官网链接了 GitHub 仓库(https://github.com/erans/selfhostllm)
适用场景
如果你有以下需求,可以试试 Selfhostllm.org:
- 大模型 API、推理、RAG 与开发框架
- 软件开发、原型搭建和技术集成
- 示例:(8192×7GB×0.2)/1000=11.47忏悔每)。
- 每个主动请求的注意力缓存都需要这个内存。
使用建议:
- 不要把密钥、内部代码等敏感信息直接粘贴给第三方工具。
- 让 AI 生成代码后,先在本地或测试环境跑通,再合入正式项目。
主要面向:开发者、技术团队以及想快速做出原型的产品人员;需要 API 或二次开发的开发者。
优点
- 有公开的 GitHub 仓库,可查看代码或参与社区
- 功能聚焦在模型 API 与开发平台方向,定位明确
局限
- 官网以外文为主,中文用户需要借助翻译
- 首页未看到公开价格,费用需注册或咨询后才能确定
- 作为第三方工具,涉及敏感数据时需先查看其隐私政策
价格
未在官网首页找到公开价格信息,请以官网为准。
站点基础信息
注册信息来自 RDAP,查询的是可注册主域名,不一定等于产品子域名。流量和受众只在配置了数据源或管理员手工填写后显示,没有数字就写暂无数据。
域名与 WHOIS
- 书签主机名
- selfhostllm.org
- WHOIS 查询域名
- 暂无数据
- 注册商
- 暂无数据
- 注册日期
- 暂无数据
- 到期日期
- 暂无数据
- 注册人国家/地区
- 暂无数据
来源:尚未抓取
访问与受众
- 月访问量
- 暂无数据
- 全球排名
- 暂无数据
- 跳出率
- 暂无数据
- 平均访问时长
- 暂无数据
- 每次访问页数
- 暂无数据
- 受众
- 暂无数据
来源:尚未抓取